Member 7685573 Ответов: 3

Алгоритмы линейной регрессии и проект

Если кто-нибудь знает, где я возьму алгоритмы линейной регрессии и программы по интеллектуальному анализу данных. Я должен выяснить периодичность, существующую в анализе покупок, и я должен выяснить ошибку в периодичности времени ig. после покупки одного товара примерно через сколько дней был куплен другой товар.Я должен найти линейное уравнение
y=ax+b.
f(x)=(24-x)/18*(sin(x)+1.5).
Г(Х)=ф(х)/(ах+б).
Это проект анализа циклической модели на последовательных паттернах.(торговый проект)если вы знаете какую-либо ссылку, пожалуйста, дайте мне.

Sandeep Mewara

в Гугле?

Albin Abel

Я вижу этот вопрос во второй раз. Погуглите его, если не смогли найти ничего ответного. Я мог бы дать алгоритм для линейной регуляции. Но есть много кодов, доступных в сети. Если вы не понимаете их вы задаете конкретные вопросы

Основные статистические книги дают вам шаги. Вы также можете вывести алгоритм из этих шагов

3 Ответов

Рейтинг:
1

CPallini

Обычно используется метод наименьших квадратов http://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares[^] достаточно хорош для линейной регрессии.

Член 7685573s написал:
f(x)=(24-x)/18*(sin(x)+1.5).
Г(Х)=ф(х)/(ах+б).

Какова роль вышеперечисленных функций?
:)

Albin Abel

Да, принцип наименьших квадратов лежит в основе регрессии. Но необходимо удалить колинейность, если она присутствует в переменных, прежде чем выполнять регрессию для получения точных результатов в реальном приложении. Он должен сказать, какой точный уровень коэффициентов регрессии он хочет получить. Мой 5-й

Рейтинг:
1

Member 13730025

Функция затрат: наименьшие квадраты
Если вы используете mat lab или бесплатную версию matlab, вы можете довольно легко использовать функцию стоимости. Просто убедитесь, что у вас есть мгновенное состояние upstate для вашей функции для каждой тестируемой дисперсии. Вы также можете использовать “нормальную функцию”, если не хотите жестко взломать все.

Patrice T

вы опоздали на 7 лет.

Рейтинг:
0

OriginalGriff

Google - ваш друг: http://www.google.co.uk/search?sourceid=chrome&ie=UTF-8&q=алгоритмы+для+линейной+регрессии[^]

Научитесь им пользоваться: это намного быстрее, чем задавать вопрос.

Кроме того, загляните в любую книгу статистики, и вы найдете процесс, описанный шаг за шагом.

Espen Harlinn

Правильно :)